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#365
summarized by : 金城 忍
どんな論文か？
分類器と生成器を同時に学習することを通して、生成器によって生成された画像を使用して分類機をファインチューニングする一方で、ドメイン不変の特徴量を学習するために生成画像と既存の画像を使用して対称学習を実施し、単一ドメインを使用したドメイン汎化手法の提案
新規性
生成画像を追加することでソースドメインを更新する一方で、既存の画像と生成画像との間で対称損失 (Contrastive loss) を取り、ドメイン不変な特徴量を学習するという意味で新規
結果
ソースドメインをMNIST、ターゲットドメインをSVHN、MNIST-M、SYNDIGIT及びUSPSとして評価した結果、提案手法はUSPSを除くターゲットドメインで既存手法より良い結果を達成し、平均値で既存の手法より良い結果を達成
その他（なぜ通ったか？等）
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